利用自动异常检测的资产状况监测方法技术

本发明专利技术涉及一种利用自动异常检测的资产状况监测方法，包括以下步骤：接收来自资产队（50）的本地状况数据（DC）；识别所接收的状况数据（DC）中的至少一个异常；依赖于所识别的异常而识别新的潜在故障情况（F）；依赖于所识别的新的潜在故障情况（F）而确定特定状况模型（14d），其中所述特定状况模型（14d）被配置用于预测所述新的潜在故障情况（F）；并且将所述特定状况模型（14d）提供给多个资产和/或所述多个资产的数字模型。个资产的数字模型。个资产的数字模型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】利用自动异常检测的资产状况监测方法


[0001]本专利技术涉及一种资产状况监测方法以及被配置成执行这种方法的装置。

技术介绍

[0002]通常，在资产的调试阶段设置状况监测系统，并且在资产的操作期间很少更新状况监测系统。
[0003]传统地，状况监测系统紧密耦合到资产（例如工业机器人）。通常，状况监测逻辑在本地控制器上实现。然后，资产的状况以交通灯系统（traffic light system）或KPI的形式在本地呈现给用户。有时，这些KPI被传送到中央本地（central local），例如以用于报告生成或由服务工程师使用。
[0004]状况监测系统通常是静态的，并且不将它们自己随着时间的推移适于给定的状况，例如使用、环境、系统和/或应用。

技术实现思路

[0005]因此，本专利技术的目的是要提供一种改进的资产状况监测方法。这个目的通过根据权利要求1所述的方法和根据权利要求12所述的装置来实现。
[0006]根据从属的专利权利要求，另外优选的实施例是明显的。
[0007]根据本专利技术，提供了一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种利用自动异常检测的资产状况监测方法，包括以下步骤：接收（S10）来自资产队（50）的本地状况数据（DC）；识别（S20）所接收的状况数据（DC）中的至少一个异常（A）；依赖于所识别的异常（A）而识别（S30）新的潜在故障情况（F）；依赖于所识别的新的潜在故障情况（F）而确定（S40）特定状况模型（14d），其中所述特定状况模型（14d）被配置用于预测所述新的潜在故障情况（F）；以及将所述特定状况模型（14d）提供（S50）给多个资产和/或所述多个资产的数字模型。2.如权利要求1所述的方法，其中所述所识别的异常（A）与所述资产的非预期的状况数据相关。3.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中识别所接收的状况数据（DC）中的至少一个异常（A）包括对所识别的故障情况进行分类和/或隔离所述所识别的异常（A）中的失效。4.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述状况数据（DC）包括资产部件特定数据，优选为资产部件的加速度，资产部件的速度，资产部件的位置，资产部件的扭矩，资产部件的振动，资产部件的电流，资产部件的电压，在资产部件的传动轴系和/或传动系统中使用的摩擦的有效估计，和/或资产部件的分配的材料流体和/或气体的流，特别是胶，线材，油漆和/或惰性气体的流。5.如前述权利要求中的任一项所述的方法，包括以下步骤：依赖于机器学习算法而验证所述特定状况模型（14d），从而确定验证数据（V）。6.如前述权利要求中的任一项所述的方法，包括以下步骤：依赖于所述验证数据（V）而调整所述特定状况模型（14d），至少直到满足...

【专利技术属性】
技术研发人员：B，
申请(专利权)人：ABB瑞士股份有限公司，
类型：发明
国别省市：